opencv-图像位深度

类似CV_8UC1是Mat的类型，其定义为type = CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。

CV_8UC1=0 　　 CV_8UC2=8　　　CV_8UC3=16　　 CV_8UC4=24　　————depth：0
CV_8SC1=1 　　 CV_8SC2=9 　　　CV_8SC3=17　　 CV_8SC4=25　　————depth：1
CV_16UC1=2 　 CV_16UC2=10　　 CV_16UC3=18　　 CV_16UC4=26　　————depth：2
CV_16SC1=3 　　CV_16SC2=11　　 CV_16SC3=19　　 CV_16SC4=27　　————depth：3
CV_32SC1=4 　　CV_32SC2=12　　 CV_32SC3=20　　 CV_32SC4=28　　————depth：4
CV_32FC1=5　　 CV_32FC2=13　　 CV_32FC3=21　　 CV_32FC4=29　　————depth：5
CV_64FC1=6　　 CV_64FC2=14　　 CV_64FC3=22　　 CV_64FC4=30　　————depth：6

这里U（unsigned integer）表示的是无符号整数，S（signed integer）是有符号整数，F（float）是浮点数。
例如：CV_16UC2，表示的是元素类型是一个16位的无符号整数，通道为2.
C1，C2，C3，C4则表示通道数是1,2,3,4

elemSize
矩阵一个元素占用的字节数，例如：type是CV_16SC3，那么elemSize = 3 * 16 / 8 = 6 bytes

elemSize1
矩阵元素一个通道占用的字节数，例如：type是CV_16CS3，那么elemSize1 = 16 / 8 = 2 bytes = elemSize / channels

data uchar型的指针。Mat类分为了两个部分:矩阵头和指向矩阵数据部分的指针，data就是指向矩阵数据的指针。

矩阵数据类型

– CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>
S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型

CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵
CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1
CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2
CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3
CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4
CV_32SC1 CV_32FC1 CV_64FC1
CV_32SC2 CV_32FC2 CV_64FC2
CV_32SC3 CV_32FC3 CV_64FC3
CV_32SC4 CV_32FC4 CV_64FC4

其中，通道表示每个点能存放多少个数，类似于RGB彩色图中的每个像素点有三个值，即三通道的。
图片中的深度表示每个值由多少位来存储，是一个精度问题，一般图片是8bit（位）的，则深度是8.

convertScaleAbs

0-255 :CV_8U类型图片
0-65535: CV_16U类型图片
0-1: CV_32F类型图片

深度显示范围：（说当定义了如下不同深度的时候，像素的灰度值要处于显示范围之中才可以显示出来。否则要进行转换）

测试double型：0.0--1.0之间 IPL_DEPTH_64F

测试float型：0.0--1.0之间 IPL_DEPTH_32F

测试long型：0--65535之间 IPL_DEPTH_32S

测试short int型：-32768--32767之间 IPL_DEPTH_16S

测试unsigned short int型：0--65535之间 IPL_DEPTH_16U

测试char型：-128--127之间 IPL_DEPTH_8S

测试unsigned char型：0--255之间 IPL_DEPTH_8U

不同深度图像的转换

要注意范围
比如IPL_DEPTH_8U 转到 IPL_DEPTH_32U 要用cvConvertScale(pImg8, pImg32, 1.0/255, 0); 要除255。
反过来IPL_DEPTH_32F 到 IPL_DEPTH_8U 要：cvConverScale(pImg32, pImg8, 255, 0); 要乘以255。

Mat depth1;
depth.convertTo(depth1,CV_16U,1.0/500);
convertTo 用于将对象图像像素格式转换为指定像素格式。
第三个参数为缩放因子，即图像每个像素值除以500，注意为double类型

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